开源模型就是统一战线

「持久战」

「大模型的版本告一段落，AI应用的新版本已经到来。

为了迎接即将勃勃生机万物竞发的AI应用下一阶段，葬AI重拾了下大棋保留环节。

这是第二篇文章，专门论述开源，下一篇主题是应用，我还没写出来。 」

虽然国产模型的形势大好，新模型轮流把Opus 5当怪刷。但我们依然要清认清形势，不能自己骗自己。

速胜论和失败论是一体两面，都是非常坏的行为。

先后顺序要搞清。首先是6月初，邪恶的Anthropic发布了强大的Fable 5，然后才有了众多跑分逼近Fable 5的国产模型。

OpenAI、Anthtopic大幅领先的基本格局是没有改变的。前提是我们的大模型依然落后，然后我们可以讨论到底是落后6个月还是落后4个月的问题。

无论从模型性能还是参数量上来看，K3、Qwen 3.8 Max依然落后Fable 5一代大版本，考虑到GPT 6即将发布，差距也许还会被拉大。

这两个月来的进步，主要体现在国模跟进的速度更快。经过GLM 5.2、K3、Qwen 3.8 Max的先后发布，我们可以确认一个基本情况：国产大模型在加速进步，开源和闭源模型之间差距暂时在缩小。

这其中最关键的变量是开源。

开源终结了失败论的逻辑，将美国围堵中国AI，换成了开源包围闭源的持久战。

失败论的逻辑非常简单。美国拥有最多最先进的算力，还有OpenAI的先发优势，而大模型又是一个技术路线跑通，主要靠堆算力、数据上规模的事情。

算力上，英伟达显卡运到中国来，必然有损耗。数据上，高端的人工标注，美国也是先发，合成数据比如中转站拿Claude API刷Bench，势必也有损耗。在我们尊重能量守恒定律的情况下，中国大模型就不可能追上美国。

讲逻辑都是对的，但要是凡事都讲逻辑，那就没有创业这回事了，大伙全都只能老老实实上班打螺丝。

我梳理了一下主要的大模型开放权重的时间节点。

一目了然，开源模型从早期大多是实验性质的小模型，到最近开源了三个接近Opus 5的模型。开源模型的性能，在越来越快地逼近顶级闭源模型。

中国厂商主导的大模型开源，改变了双方的力量对比。开源做大了AI行业的基本盘，把闭源模型以外的AI团队，都凝结成了统一战线。

最近的例子是，K3发布引发美国政府的应激反应，计划限制美国公司部署开源模型。包括英伟达、微软在内的270多家科技公司和组织，发公开信支持开源模型，然后暂时无事发生，K3没有被禁。

显然，如果K3是一个闭源模型，不会有这么多公司来声援，最多黄总为了卖显卡说两句。天下苦Anthropic久矣，商业公司从利益出发，一定会支持开源模型对抗邪恶意大利人，阻止后者吞噬一切。

我们今天已经看到了这样的趋势。Fable 5贵到即便是科技巨头，也不能开放给所有员工全量使用。大伙都是拿Fable 5处理少数复杂工作，绝大部分任务由相对便宜的模型执行。后者是所有开源模型现成的生态位。

未来一定会出现的情况是，绝大部分Token需求由开源模型提供，只有极少数复杂场景，才需要昂贵且审核严格的闭源模型。

特别是开源的小模型，大幅改变了比赛版本。

开源模型完全超过可用线，达到Opus 4.6-4.8之间水平，是GLM 5.2前后发生的事情。而仅仅过了两个月，参数量只有27B的Qwen 3.8小模型 ，也达到了Opus 4.6水平，对齐半年前的最强模型。

Qwen 3.8 27B是一个很疯狂的模型。我们知道智谱喜欢讲自己智能密度高，用744B的参数量，性能接近K3水平。由此还延伸出来了，大模型是不是一定要追求参数规模大，如何衡量智效比的问题。

首先，如果你读过唐杰叔叔的推特全文，会发现他实际上没有下判断，只是说智谱在现阶段选择了后训练继续提升基座模型的性能，而未来他们也会做预训练等各种尝试，怎么都说得通。

其次，按照这个逻辑，智能密度的版本之子也不是智谱，而是老辈子阿里。Qwen 3.8 27B只有智谱参数量的1/28， 密度领先同行一个数量级，即便你按激活参数算也遥遥领先。

那么问题来了，GLM 5.2是上个版本的后训练之王。Qwen 3.8 27B到底应该是新版本的预训练之王还是后训练之王，还是我们直接叫这玩意智能密度第一？

所以智能密度是一个不能细究的概念，听个响就行，新赛季的入场券还是搞出来2T左右的大参数量模型。

Qwen 3.8 27B改变版本的地方在于，完全超过人类编程能力的模型，彻底成为了公共产品。因为即便DeepSeek V4 Flash也很难由个人部署，而Qwen 3.8 27B是一个完全可以用消费级显卡部署的模型。

我看这几天电子佬就很开心，纷纷翻出来Mac mini、4090部署各种量化版本，甚至还有老哥拿魔改版3080整，3000多块钱成本就部署了27B。画面美得像龙虾大复兴。

只能说，勃勃生机万物竞发，27B对744B，优势在我。

我主要想表达，Qwen 3.8 27B加速了智能白菜化的趋势。

我想象能力有限，不知道智能白菜化后会发生什么。只能借助一个很好玩的案例——小智AI，这个出货量上百万台的AI硬件，诞生的契机就是开发者虾哥手上有几张4090。

刚好Qwen 2.5开源，虾哥本地部署后折腾出来一个广受电子佬喜爱的开源聊天机器人方案。今天的大部分AI聊天硬件，依然是用的小智的开源方案。

讲道理，Opus 4.6级别模型彻底白菜化后，一定会整出比小智狠得多的活，只是这个狠活需要一点时间到来。

花大篇幅讲Qwen 3.8 27B，是因为这完全是为开源而生的模型。开源好，不是好在道德口号，而是开源实际上加速了大模型能力提升。

本来中国大模型一定竞争不过美国大模型，失败论的逻辑是成立的。开源改变了游戏版本，从此是开源模型竞争闭源模型，你中有我，我中有你。

你中有我的意思是，美国科技公司部署K3、Qwen 3.8 Max，也要向Kimi和阿里付费。开源不仅能防封，还能爆金币。

用空间换时间，闭源模型总有机会落后。大模型竞争阶段，就从失败论转换到了持久战。

势必会出现的情况是，未来90%的Token由相对小参数模型提供，足够满足Agent的绝大部分任务，剩下10%的Token才由越来越昂贵、参数量越来越大的SOTA模型供给。

这个趋势和Agent产品普及正相关。因为关心模型版本号是一种很小众的需求，普通用户只需要在产品里选择模型档位，不需要用最强最贵的编程模型。

对大模型制造业来讲，效率就是一切。性能完全可用的小参数模型，效率显然高于Fable 5 。

这就是持久战的内涵。既不能速胜，也不会速败，而是在战略相持阶段，等待出现何种变量，让一方效率提升，另一方效率下降，直到临界点来临，一方率先崩溃。

当然，我不是说开源就让国产模型无敌了。你能看到闭源模型也在加速提升，特别渴望进步的马圣的Grok刚好就是对照组。

Grok是一个有充足算力、充足数据的闭源模型案例，马圣从一通微操乱折腾，到老老实实用Cursor数据训练，Grok性能其实提升得非常快。Grok 4.6本身是一个2T参数模型，性能和K3一个水平，速度更快，价格更便宜，目前是最有性价比的世界第三模型。

而且，Grok也在以每月一个小版本的频率更新，追赶双子星的势头比Kimi、Qwen、GLM只快不慢。有很大概率，Grok下一个版本，显著超越这一代国产模型。

整个开源阵营的进步速度，并不一定比闭源更快。

现在就是开源模型的持久战时期，也是最困难的时期。模型厂老乡纯纯消耗生命，晚上一刷推特，双子星和Grok也在频频更新。竞争永无止境，只有小赢没有大赢。

持久战的另一要义就是建立根据地。翻译成大模型行业术语，就是算力国产化。

这就是为什么，虽然美团LongCat是一个2.5流的国产模型，在白送Token这个赛道也竞争不过混元3 ，但我依然对它满怀温情。

因为长猫是第一个在国产芯片上完成训练推理全流程的模型。虽然它的性能暂时不行，虽然它全程用国产卡大概率是因为缺资源，但它第一个建立了国产模型和算力的闭环，这就是建立了根据地。

只要有根据地，总可以慢慢发展壮大。

K3、Qwen 3.8 Max这些开源SOTA模型，都可以在规模化量产的国产芯片上完成推理。吴妈咏铭老师前两天还说了，下半年开始流片和产出的第二代阿里超节点，完全可替代大规模模型训练。

看来大伙在摸高之余，帮助一下国产芯片实现训推一体也不是不行。

这其实从根本上打击了失败论的逻辑。不是一直只能依靠英伟达芯片，一旦大模型的整个环节实现闭环，效率逐步提升，那在光伏、新能源行业发生的事情，没有道理不会重现在AI行业。

我的主要感想是，大厂的韧性是真的强。美团和阿里打烂仗之余，AI还能搞得有声有色，连小象超市也不错，我晚上10点想买点水果牛奶啥的，盒马山姆都不行就小象超市能送

搞不好这两公司现在达成博弈均衡了，就得打烂仗才能搞好AI。要是一朝外卖烂仗结束，老板看着自由现金流多了这么多，不知道干嘛了，拔剑四顾心茫然，反而有可能有损大模型训练。

开源模型的前途是光明的。

因为开源有实际利益还有人心，用伟大领袖的话来说，「武器是战争的重要的因素，但不是决定的因素，决定的因素是人不是物。力量对比不但是军力和经济力的对比，而且是人力和人心的对比。」

但是，开源模型的道路是艰苦曲折的。

伟大领袖的另一句话是，「统一战线必须坚持下去；只有坚持统一战线，才能坚持战争；只有坚持统一战线和坚持战争，才能有最后胜利。」

（本文封面由ChatGPT生成，纯人工写作）

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